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本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。

       PartA2数据和源码配置调试过程请参考上一篇博文：【三维目标检测】Part-A2（一）_Coding的叶子的博客-CSDN博客。本文主要详细介绍PartA2网络结构及其运行中间状态。

1 PartA2模型总体过程

    Part-A2的整体结构如下图所示，主要包括Part-Aware stage 和Part-aggregation stage两个阶段。Part-Aware stage主要是提取点云中各个点的特征，包括语义分割特征和目标内部点的特征，提取特征的方法是一个采用三维稀疏卷积的UNET结构。UNET是二维图像语义分割中比较常见的一个主干网络结构，Part-A2沿用了这个结构，并且将二维卷积相应地替换成三维稀疏卷积。Part-Aggregation stage阶段主要是根据上一阶段的特征和候选框proposal生成最终的目标分类、置信度和位置预测特征，这个功能与SECOND等三维目标检测网络基本一致，但进行了语义特征和Part 特征的融合。

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